<div class="eI0">
  <div class="eI1">Model:</div>
  <div class="eI2"><h2><a href="http://www.dwd.de/" target="_blank" target="_blank">GME</a> (Global weather forecast model) from the German Weather Service</h2></div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Zaktualizowano:</div>
  <div class="eI2">2 times per day, from 10:00 and 23:00 UTC</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Czas uniwersalny:</div>
  <div class="eI2">12:00 UTC = 13:00 CET</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Rozdzielczo&#347;&#263;:</div>
  <div class="eI2">0.25&deg; x 0.25&deg;</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">parametr:</div>
  <div class="eI2">Precipitation in mm (or litres per square metres)</div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Opis:</div>
  <div class="eI2">
The precipitation map - updated every 6 hours - shows the modeled precipitation in mm.
The precipitation areas are encircled 
by isohyets - lines with equal amounts of precipitation. However, modeling precipitation is 
still not very reliable. If you compare the modeled results with observed values you will 
realize that the model is nothing better than a first order approach. Yet this chart is of some 
use for forecasters.<br>
Note: Based on international convention meteorologists use the metric system. 100 mm of 
precipitation is equivalent to roughly 4 inches.
    
  </div>
 </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">Spaghetti plots:</div>
  <div class="eI2">
are a method of viewing data from an ensemble forecast.<br>
A meteorological variable e.g. pressure, temperature is drawn on a chart for a number of slightly different model runs from an ensemble. The model can then be stepped forward in time and the results compared and be used to gauge the amount of uncertainty in the forecast.<br>
If there is good agreement and the contours follow a recognisable pattern through the sequence then the confidence in the forecast can be high, conversely if the pattern is chaotic i.e resembling a plate of spaghetti then confidence will be low. Ensemble members will generally diverge over time and spaghetti plots are quick way to see when this happens.<br>
<br>Spaghetti plot. (2009, July 7). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 20:22, February 9, 2010, from <a href="http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&amp;oldid=300824682" target="_blank">http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Spaghetti_plot&amp;oldid=300824682</a>
   </div>
  </div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">GME:</div>
  <div class="eI2"><a href="http://www.dwd.de/" target="_blank">GME</a> is the first operational weather forecast model which uses an icosahedral-hexagonal grid covering the globe. In comparison to traditional grid structures like latitude-longitude grids the icosahedral-hexagonal grid offers the advantage of a rather small variability of the area of the grid elements. Moreover, the notorious "pole-problem" of the latitude-longitude grid does not exist in the GME grid.<br>
</div></div>
 <div class="eI0">
  <div class="eI1">NWP:</div>
  <div class="eI2">Numeryczna prognoza pogody - ocena stanu atmosfery w przysz&#322;o&#347;ci na podstawie znajomo&#347;ci warunk&oacute;w pocz&#261;tkowych oraz si&#322; dzia&#322;aj&#261;cych na powietrze. Numeryczna prognoza oparta jest na rozwi&#261;zaniu r&oacute;wna&#324; ruchu powietrza za pomoc&#261; ich dyskretyzacji i wykorzystaniu do oblicze&#324; maszyn matematycznych.<br>
Pocz&#261;tkowy stan atmosfery wyznacza si&#281; na podstawie jednoczesnych pomiar&oacute;w na ca&#322;ym globie ziemskim. R&oacute;wnania ruchu cz&#261;stek powietrza wprowadza si&#281; zak&#322;adaj&#261;c, &#380;e powietrze jest ciecz&#261;. R&oacute;wna&#324; tych nie mo&#380;na rozwi&#261;zać w prosty spos&oacute;b. Kluczowym uproszczeniem, wymagaj&#261;cym jednak zastosowania komputer&oacute;w, jest za&#322;o&#380;enie, &#380;e atmosfer&#281; mo&#380;na w przybli&#380;eniu opisać jako wiele dyskretnych element&oacute;w na kt&oacute;re oddzia&#322;ywaj&#261; rozmaite procesy fizyczne. Komputery wykorzystywane s&#261; do oblicze&#324; zmian w czasie temperatury, ci&#347;nienia, wilgotno&#347;ci, pr&#281;dko&#347;ci przep&#322;ywu, i innych wielko&#347;ci opisuj&#261;cych element powietrza. Zmiany tych w&#322;asno&#347;ci fizycznych powodowane s&#261; przez rozmaitego rodzaju procesy, takie jak wymiana ciep&#322;a i masy, opad deszczu, ruch nad g&oacute;rami, tarcie powietrza, konwekcj&#281;, wpływ promieniowania s&#322;onecznego, oraz wp&#322;yw oddziaływania z innymi cz&#261;stkami powietrza. Komputerowe obliczenia dla wszystkich element&oacute;w atmosfery daj&#261; stan atmosfery w przysz&#322;o&#347;ci czyli prognoz&#281; pogody.<br>
W dyskretyzacji r&oacute;wna&#324; ruchu powietrza wykorzystuje si&#281; metody numeryczne r&oacute;wna&#324; r&oacute;&#380;niczkowych cz&#261;stkowych - st&#261;d nazwa numeryczna prognoza pogody.<br>
<br>Zobacz Wikipedia, Numeryczna prognoza pogody, <a href="http://pl.wikipedia.org/wiki/Numeryczna_prognoza_pogody" target="_blank">http://pl.wikipedia.org/wiki/Numeryczna_prognoza_pogody</a> (dost&#281;p lut. 9, 2010, 20:49 UTC).<br>
</div></div>
</div>